চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
একটি চলমান গড় ক্রসিং কৌশল হল একটি ট্রেডিং কৌশল যা দুটি চলমান গড় (দ্রুত চলমান গড় এবং ধীর চলমান গড়) ক্রসিংয়ের উপর ভিত্তি করে। যখন দ্রুত চলমান গড়টি ধীর চলমান গড়কে অতিক্রম করে, তখন লম্বা অবস্থান (ক্রয়) নেওয়া হয়। বিপরীতভাবে, যখন দ্রুত চলমান গড়টি ধীর চলমান গড়কে অতিক্রম করে, তখন পূর্ববর্তী একাধিক পজিশন সমতল করা হয়।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি দুটি চলমান গড় ব্যবহার করে। একটি হ’ল স্বল্পমেয়াদী দ্রুত চলমান গড় এবং অন্যটি দীর্ঘমেয়াদী ধীর চলমান গড়। দ্রুত চলমান গড়গুলি দামের পরিবর্তনের জন্য আরও দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানায়, ধীর চলমান গড়গুলি স্বল্পমেয়াদী ওঠানামা ফিল্টার করে এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা প্রতিফলিত করে। যখন দ্রুত চলমান গড়ের উপরে ধীর চলমান গড়টি অতিক্রম করে, স্বল্পমেয়াদী দামগুলি উপরে যেতে শুরু করে, এটি একটি গোল্ড ফর্ক সিগন্যাল, আরও বেশি করুন; যখন দ্রুত চলমান গড়ের নীচে ধীর চলমান গড়ের সময়কাল অতিক্রম করে, এটি স্বল্পমেয়াদী দামগুলি নীচে যেতে শুরু করে, এটি একটি মৃত ফর্ক সিগন্যাল, পজিশন।
কৌশলগত সুবিধা
- সহজ, সহজে বোঝা যায়, কম প্যারামিটার, এবং খুব সহজেই ফিট করা যায় না;
- মুভিং এভারেজ ইন্ডিকেটরগুলি দামকে মসৃণ করে এবং গোলমালের দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়া থেকে রক্ষা করে।
- তবে, এটি একটি ছোট কৌশলগত প্রত্যাহার, এবং সর্বাধিক প্রত্যাহার খুব বড় হবে না।
- এটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, বিশেষ করে প্রবণতার ক্ষেত্রে।
কৌশলগত ঝুঁকি
- এর মধ্যে একটি হলো, ‘আমাদের দেশগুলোতে এই ধরনের ঘটনা ঘটছে না।
- চলমান গড়ের সূচকটি পিছিয়ে আছে এবং ট্রেন্ডের সেরা প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্টগুলি মিস করতে পারে;
- ক্ষতিহীন সেটিং, যা বড় ক্ষতির কারণ হতে পারে;
- ভুল প্যারামিটার সেট করা হলে, কৌশলটি কার্যকর হতে পারে না।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস সেট করা যেতে পারে। উপযুক্ত প্যারামিটার নির্বাচন করা কৌশলটির কার্যকারিতা বাড়াতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশন
- বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের চলমান গড়ের সমন্বয় পরীক্ষা করে সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজে বের করা;
- অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সাথে সংযুক্ত করুন এবং সংকেতের গুণমান উন্নত করুন;
- ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য গতিশীল স্টপ লস সেট করুন;
- অস্থিরতার সূচকগুলির সাথে মিলিত করে প্রবেশ এবং প্রস্থানকে অনুকূলিত করুন;
- তহবিল ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজ করুন, অবস্থান আকার সেট করুন;
সারসংক্ষেপ
মুভিং এভারেজ ক্রস কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি সহজ এবং ব্যবহারিক প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি মূল্য প্রবণতার পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করার জন্য মুভিং এভারেজের নির্দেশক ভূমিকা ব্যবহার করে। এর সুবিধাটি হ’ল এটি সহজ, সহজেই বোঝা যায় এবং সামান্য প্রত্যাহার করা যায়। এর অসুবিধা হ’ল এটি ভুল সংকেত তৈরি করতে পারে এবং এটি পিছিয়ে রয়েছে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, স্টপ লস সেটিং এবং অন্যান্য সূচকগুলির সাথে ব্যবহারের মাধ্যমে কৌশলটির আরও ভাল প্রভাব পাওয়া যায়।
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Simple Moving Average Crossover", overlay=true)
// Input parameters
fastLength = input(10, title="Fast MA Length")
slowLength = input(30, title="Slow MA Length")
stopLossPercent = input(1, title="Stop Loss Percentage")
// Calculate moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)
// Buy condition: Fast MA crosses above Slow MA
buyCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
// Sell condition: Fast MA crosses below Slow MA
sellCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)
// Plot moving averages as lines
plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast MA", linewidth=2)
plot(slowMA, color=color.red, title="Slow MA", linewidth=2)
// Execute trades based on conditions
if (buyCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellCondition)
strategy.close("Buy")
// Set stop loss level
stopLossLevel = close * (1 - stopLossPercent / 100)
strategy.exit("Sell", from_entry="Buy", loss=stopLossLevel)